基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法和装置，其中，方法包括：获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的广义线性模型进行处理，输出待测女性的卵巢年龄；其中，训练好的广义线性模型，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。本发明专利技术可以实现对卵巢生物学年龄的准确评估，满足临床应用对特异度和灵敏度的要求。

【技术实现步骤摘要】
基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法和装置
本专利技术涉及智能计算
，尤其涉及一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法和装置。
技术介绍
卵巢的生物学年龄，是指以卵巢的功能状态为评价指标来界定卵巢的状态。它与个体的实际年龄未必等价。随着时间的推移，卵巢的衰老速度不同，个体呈现出的卵巢的功能状态也不相同。这除了与年龄有关，也可以与基因、环境等因素有关，还可以是由病理性因素导致的。目前，临床使用的卵巢生物学年龄评估方法包括：激素水平测定，例如，卵泡刺激素(Folliclestimulatinghormone，简称FSH)、雌二醇(Estradiol，E2)、抗缪勒管激素(Anti-MullerianHormone,简称AMH)、抑制素B(inhibinB)等；超声影像学检测，例如，窦卵泡数(AntralFollicleCounting，简称AFC)、卵巢体积(Ovarianvolume)、卵巢基质血流等；卵巢储备功能动态检测试验，例如，氯米芬刺激实验(CCCT)、外源性FSH卵巢储备试验等；基因检测。可见，目前的卵巢生物学年龄评估多基于单一的评估指标进行评估，例如，内分泌学指标AMH、FSH、E2等，影像学指标AFC、OV等，单一的评估指标难以获得临床应用满意的特异度和灵敏度。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法和装置，用以解决现有技术中采用单一的评估指标对卵巢的生物学年龄进行评估的缺陷，可以实现对卵巢生物学年龄的准确评估，满足临床应用对特异度和灵敏度的要求。第一方面，本专利技术提供一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，包括：获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的广义线性模型(generalizelinearmodel)进行处理，输出所述待测女性的卵巢年龄；其中，所述训练好的广义线性模型，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。根据本专利技术提供的一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，还包括：将健康女性样本集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入所构建的广义线性模型，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述广义线性模型进行训练，得到所述训练好的广义线性模型。根据本专利技术提供的一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，对所述广义线性模型进行训练，包括：将所述健康女性样本集分划为训练集和测试集；将所述训练集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入所述广义线性模型，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述广义线性模型的参数进行调整；将所述测试集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入调整参数后的广义线性模型，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述调整参数后的广义线性模型进行测试；根据所述调整参数后的广义线性模型在所述测试集上的测试结果，确定所述训练好的广义线性模型。根据本专利技术提供的一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，对所述广义线性模型进行训练之前，还包括：根据所述健康女性样本集与卵巢功能相关的指标的信息，基于最小绝对值收敛和选择算子，对所述与卵巢功能相关的指标进行筛选，得到所述与卵巢功能相关的目标指标；将所得到的与卵巢功能相关的目标指标的信息作为输入量，将所述卵巢年龄作为输出量，构建所述广义线性模型。根据本专利技术提供的一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，所述与卵巢功能相关的目标指标包括：身高体重指数BMI、抗缪勒管激素AMH、抑制素B、卵泡刺激素FSH、黄体生成素LH、雌二醇E2和窦卵泡数AFC。根据本专利技术提供的一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，所述训练好的广义线性模型包括七个输入量和一个输出量，所述输出量服从正态分布，所述输出量为所述七个输入量的加权之和再与一个常数相加，其中，所述七个输入量的权重包括正数和负数。第二方面，本专利技术还提供一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估装置，包括：获取模块，用于获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；评估模块，用于将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的广义线性模型进行处理，输出所述待测女性的卵巢年龄；其中，所述训练好的广义线性模型，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。根据本专利技术提供的一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估装置，还包括：训练模块，用于将健康女性样本集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入所构建的广义线性模型，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述广义线性模型进行训练，得到所述训练好的广义线性模型。第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法的步骤。第四方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法的步骤。本专利技术提供一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法和装置，通过获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息，将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的广义线性模型进行处理，输出待测女性的卵巢年龄；其中，与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；训练好的广义线性模型，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到；本专利技术利用广义线性模型结合生理学、内分泌学、影像学指标对卵巢的生物学年龄进行评估，可以获得准确的评估结果，满足临床应用对特异度和灵敏度的要求。附图说明图1是本专利技术提供的基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的获得训练好的广义线性模型的流程示意图；图3是本专利技术提供的进行指标筛选的示意图；图4是本专利技术提供的广义线性模型的训练过程的示意图；图5是本专利技术提供的广义线性模型对不同年龄人群卵巢年龄的平均绝对误差值分布的示意图；图6是本专利技术提供的基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估装置的结构示意图；图7是本专利技术提供的一种电子设备的实体结构示意图。具体实施方式以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，其特征在于，包括：/n获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；/n将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的广义线性模型进行处理，输出所述待测女性的卵巢年龄；其中，所述训练好的广义线性模型，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，其特征在于，包括：
获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；
将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的广义线性模型进行处理，输出所述待测女性的卵巢年龄；其中，所述训练好的广义线性模型，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。


2.根据权利要求1所述的基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，其特征在于，还包括：
将健康女性样本集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入所构建的广义线性模型，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述广义线性模型进行训练，得到所述训练好的广义线性模型。


3.根据权利要求2所述的基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，其特征在于，对所述广义线性模型进行训练，包括：
将所述健康女性样本集分划为训练集和测试集；
将所述训练集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入所述广义线性模型，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述广义线性模型的参数进行调整；
将所述测试集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入调整参数后的广义线性模型，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述调整参数后的广义线性模型进行测试；
根据所述调整参数后的广义线性模型在所述测试集上的测试结果，确定所述训练好的广义线性模型。


4.根据权利要求2或3所述的基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法，其特征在于，对所述广义线性模型进行训练之前，还包括：
根据所述健康女性样本集与卵巢功能相关的指标的信息，基于最小绝对值收敛和选择算子，对所述与卵巢功能相关的指标进行筛选，得到所述与卵巢功能相关的目标指标；
将所得到的与卵巢功能相关的目标指标的信息作为输入量，将所述卵巢年龄作为输出量，构建所述广义线性模型。
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【专利技术属性】
技术研发人员：王世宣，任武，丁婷，栗妍，王恬，
申请(专利权)人：王世宣，
类型：发明
国别省市：湖北;42